import matplotlib.pyplot as plt
squares = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(squares)
plt.show()

squares = [1, 4, 9, 16, 25]
#改变线的粗细
plt.plot(squares, linewidth=5)
plt.show()

squares = [1,4,9,16,25]
plt.plot(squares, linewidth=5)
#设置图题并给坐标轴加上标签
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)
plt.show()

squares = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(squares, linewidth=5)
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)
#设置刻度大小
plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)
plt.show()

#校正图形
import matplotlib.pyplot as plt
input_values = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(input_values, squares, linewidth=5)
#设置图题并给坐标轴加上标签
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)
plt.show()

#scatterh画点
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(2, 4)
plt.show()
plt.scatter(2, 4, s=200)
#标签
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)
#刻度大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)
plt.show()

#scatter画一系列点
import matplotlib.pyplot as plt
x_values = [1, 2, 3, 4, 5]
y_values = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.scatter(x_values, y_values ,s=100)
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)
plt.show()

#自动计算数据
x_values = list(range(1,1001))
y_values = [x**2 for x in x_values]
plt.scatter(x_values, y_values, s=40)
#设标签
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)
#设刻度大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)
#设坐标轴取值范围
plt.axis([0,1100,0,1100000])
plt.show()

#定义颜色
plt.scatter(x_values, y_values, c='red', edgecolor='none', s=40)
plt.show()
plt.scatter(x_values, y_values, c=(0, 0.8, 0), edgecolor='none', s=40)
plt.show()

#颜色映射
plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues, edgecolor='none', s=40)
plt.show()

#保存
#plt.savefig('s_plot.png')



